問題分析をしよう！～データマイニングについて～【390】
皆様初めまして、Mitchiです！
今回は学校の情報の授業の課題記事である
「データマイニング」について語っていきたいな～と思います。
1.はじめに
皆さんは調べものをする時、何を使用しますか？
本や新聞など書籍を使うことが多いと思いますが、一番最初に思い浮かんだのはおそらくインターネットでしょう。
グローバル化により情報網が発達して、ましてや携帯を持っているのが当たり前のようになった現代。
私も携帯電話とパソコンを1台ずつ持っています。
今日の授業のちょっとしたアンケートでは自分用のパソコンを持っている人もたくさんいました。
調べたいキーワードを入力して検索！
それだけで何でも分かってしまいます。
しかしインターネット上には嘘の情報も数多くあります。
中にはインターネットに載っている情報は９割以上も嘘だと言う方も…
特にTwitterはネタの宝庫と呼んでも過言ではないのでTwitterのデータは信用してはいけません。
まあ私は基本ゲームの攻略のサイトや動画などを見るので嘘に引っかかるってことは少ないんですけどね。(ドヤ顔)
ですがそのような嘘の情報に流されないように様々なサイトを見る必要があります。
今回はその中で“データマイニング”という調べ方に焦点を置いてみましょう。
2.データマイニングとは
データマイニング(英語：Data-mining)とはその名の通り
「Data（情報）をmining（掘る、発掘）する」ということです。「mining」はマインクラフトのマインと同じ意味ですね。
さらにわかりやすく言うと
「数々の膨大な情報から有益な情報を選び活用する」ということです。
まさに今この記事を書いている時点で私はデータマイニングしているんですね～
3.データマイニングによって得られること
じゃあ何のために、どのように使うの？と思ったと思います。
まずはこちらをご覧ください。
■データ（Data）：数々の情報
■情報（Information）：「データ」を整理したもの
■知識（Knowledge）：「情報」から得られる傾向・知見
■知恵（Wisdom）：「知識」を利用して人が判断する力
これはDIKWモデルと呼ばれており、情報を分類したもので、下に行くほど有用性の高いものとなります。
データマイニングでは「知識」まで見出すことが可能であり、その知識に有用性があるのか、どう活用するかは『人』の判断力にかかってきます。
また、このデータの分析をして課題を解決するのが、データサイエンスの領域になります。
4.実際にデータマイニングをしてみよう！
「上に書いてある説明だけじゃ全くわからん！」
「なんだよこの記事！」
そうならないために私が簡単に実践してみましょうか。
それでは今回は「地球温暖化」について調べてみましょう。(あまり知らないという設定で)
まずは「データ」を「情報」に変えてみましょう。
Googleで検索したところこのような感じになりました。
たくさんの記事が載っていますね。
上から調べていきましょう。
まずはJCCCA 全国地球温暖化防止活動推進センター様に失礼しましょうか。
はい、読んできました。
地球温暖化の原因としては主に2つの原因があるようですね。
・温室効果ガス(二酸化炭素など)の増加による太陽光からの熱の過剰な蓄積
・フロンガスの増加によるオゾン層の破壊
その結果、以下の現象が起こると予測されています。
・地球上の平均気温が4℃以上も上がる。
・海面が82cmも上昇
・海洋が酸性化
パッと見でも非常に深刻そうですね…。
続いては「情報」を「知識」に紐解いていきます。
今回は現象が起こったことによる日本への影響について考えてみます。
「地球温暖化 影響 日本」と調べてみます。
たくさんのサイトが出てきましたがすごく前に書かれたものもありますね。
最近のサイトだと関西電力様がよさそうでした。
次は関西電力様に失礼します。
読みました。
先ほどの現象は全て関連していると思われます。
5つに分けて書きたいと思います。
A) 海水が増えることによって、陸地が減る。
南極や北極、高い山などの氷が解けて、海水が増えることによって、海面の高度が上昇します。
海面の高度が上がると低い場所にある土地や小さな島が沈んでしまいます。
このことについてほかのサイトで調べてみると、非常に危険な国はツバルという国らしいです。また、ツバルに住む住民のように生活の場が追いやられている人々を「環境難民」と呼びます。
B) 動物や植物の現象
南極の氷が解けたりするとペンギンなどが住めなくなり、また、A)で示したように海面が上がることによって陸が減り、そこで暮らしていた生物はどんどん数が減っていくことになります。
すでにホッキョクグマなどは住む場所やえさが少なくなり、カナダの街に出没するなどの事件が実際に起こったらしいです。
C) 気候の変化
気温が上がることによって雲のできる仕組みや、風の吹き方などが変わってしまうらしいです。
また、ある学者は「気温が４度上がると落雷の頻度は1.5倍になってしまう」とも言っているらしいです。
今までの落雷のデータを見てみると、2012～2018だけで50万回も…これの1.5倍と考えるとさらに恐ろしい…
D) 病気の増加
アフリカなどでは「マラリア」などの蚊による伝染病が増えると考えられています。
蚊は25℃～30℃で活動が活発になるらしいので蚊にとっては天国としか言いようがないですね。
E) 食べ物の減少
気温の上昇で気候が変わってしまいます。それにより農作物は作りにくくなり、それに伴い牛や豚などの
家畜も住みにくくなってしまうので、肉の供給も減ってしまいます。
こういう感じで「情報」から「知識」を見出すことが出来ました。
次に「知識」から「知恵」を絞りだしたいのですが、先ほども言ったようにデータサイエンスの領域になってしまうので今回はここまでです。是非あなた自身でどのように解決していくか考えてみてください！私も考えてみたいと思います！
5.まとめ
今回は「データマイニング」について語ってみました。
この記事の大半が地球温暖化の話になってしまいましたけどね（笑）
今回の記事を通して言いたいことはこれです。
嘘の情報に流されるな！
それだけです。
当たり前のことですが、当たり前だからと言って甘く見ていると思います。
適当に知恵袋などで調べて、学校のレポートでの調べもので嘘を書いてしまい、それが先生にばれて再提出する羽目に…
そんなことが起きないようにするためにデータマイニングは時間の短縮をすることにも多少つながっている気がします。
効率的に仕事をするためにもデータマイニングは必要ですね。皆さんも沢山活用してみてください！
以上でデータマイニングの記事を終了します。
Thank you for reading this article!
See you soon!
［参考にさせて頂いたサイト］
JCCCA 全国地球温暖化防止活動推進センター 様
https://www.jccca.org/
関西電力 様
https://www.kepco.co.jp/